두 모델 비교에 anova를 사용하는 방법은 무엇입니까?

anova두 모델을 비교할 때 결과를 어떻게 이해해야 합니까?

예:

  Res.Df    RSS Df Sum of Sq      F    Pr(>F)    
1      9 54.032                                  
2      7  4.632  2      49.4 37.329 0.0001844 ***

맨 페이지에는 “하나 이상의 적합 모델 객체에 대한 분산 (또는 편차) 테이블의 계산 분석”이 나와 있습니다. 그러나 교수는 모델 비교에 사용될 수 있다고 언급했습니다.

따라서 anova(model1, model2)귀무 가설을 기각해야하는지 여부를 알려주는 p- 값을 사용 하고 얻을 수 있다고 가정 합니다.

p- 값이 0.05보다 작 으면 (즉, 모델이 크게 다름) 진술 할 수 있습니까?

답변

모형이 중첩되어 있다고 가정하면 (예 : 동일한 결과 변수 및 모형 2에 모형 1의 모든 변수와 2 개의 추가 변수가 포함 된 경우) 분산 분석 결과에 따르면 2 개의 추가 변수가 충분히 분산을 설명하여 귀무 가설을 기각 할 수 있습니다. 두 변수에 대한 계수는 0과 같습니다. 이것은 실제로 당신이 말한 것입니다. 두 계수가 모두 0이면 모형이 동일합니다.

추가 메모와 마찬가지로 ANOVA는 항상 모델 비교를 수행하는 것과 같습니다. 단일 모형의 분산 분석을 보면 각 예측 변수에 대한 효과를 제공합니다. 이는 전체 모델과 변수 중 하나를 제거하는 모델 간의 모델 비교를 수행하는 것과 같습니다. 즉, 는 제곱의 합 (유형 III)과 대한 검정 통계량을 제공 합니다. R은 타입 I 제곱합을 제공합니다. 유형 III이 필요한 경우 모델에서 변수의 순서를 사용 또는 사용 하고 계속 변경하고 마지막 변수의 제곱합 만 취하십시오. $M o d e l 1 : y = a + b x_{1} + c x_{2} + d x_{3}; M o d e l 2 : y = a + b x_{1} + c x_{2}$

M o d e l 1 : y = a + b x_{1} + c x_{2} + d x_{3}; M o d e l 2 : y = a + b x_{1} + c x_{2}

$Model 1: y=a+bx_1+cx_2+dx_3; Model 2: y=a+bx_1+cx_2$ $x_{3}$

x_{3}

$x_3$ car::Anovaanova

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